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现代电子技术

现代电子技术

2026年15期

本刊以电子技术为主体，探讨和报道信息产业及电子行业中新技术，新器件，新应用的学术论文及成果；提供国内外最新的电子技术发展动态及产品市场信息；为企业的新产品，新技术，新成果在产业及行业内的推广架起一座金桥。

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通信与信息工程 | 高精度信道模拟关键技术研究与设计

通信与信息工程 | 高精度信道模拟关键技术研究与设计

摘要: 针对高频段大规模多径信道模拟中信道参数规模庞大、传统滤波器计算复杂度过高及硬件资源消耗大的问题,文中提出基于抽头离散化处理的稀疏系数信道模型及优化算法,设计并实现基于现场可编程门阵列(FPGA)的信道模拟器硬件架构。利用信道冲激响应(CIR)稀疏特性建立抽头离散化模型进行参数稀疏分组,设计可配置并行度的循环缓冲区实现精确多径时延控制,采用双端口RAM高效存储非0系数,基于稀疏分组卷积原理设计分组滤波模块。实验结果表明:所提方法显著降低了计算复杂度,硬件资源消耗大幅优化。所提的FPGA稀疏系数信道模拟器通过抽头离散化模型与循环缓冲、稀疏存储、分组滤波的协同优化,有效突破了“精度-资源-实时性”瓶颈,为5G/6G、毫米波、太赫兹通信等领域的工业通信系统设计与验证提供了一种高效、可扩展的实时测试工具。
通信与信息工程 | 基于PLL频率合成器的宽带高速跳频频率源设计与实现

通信与信息工程 | 基于PLL频率合成器的宽带高速跳频频率源设计与实现

摘要：为进一步提升跳频通信的抗干扰、抗截获能力，文中设计一种基于锁相环(PLL)频率合成器的宽带高速跳频频率源。上位机进行跳频策略编辑和跳频参数解析，FPGA控制大容量SRAM存储器的快速存储与顺序读取，通过SPI总线对乒乓工作的PLL频率合成器进行配置，再利用宽带高速射频开关进行选通，最终实现可工作在0.01~15 GHz频段范围内的大带宽、高跳速跳频频率源。测试结果表明，所设计的频率源频段覆盖范围宽、频率集大、频率切换灵活、跳频速率高，能够应用在跳频通信系统中用以提供稳定的本振信号。
通信与信息工程 | 双频段北斗导航天线小型化技术的研究

通信与信息工程 | 双频段北斗导航天线小型化技术的研究

摘要: 为满足双频北斗导航终端小型化需求,文中提出一种采用中高介电常数聚苯醚(PPO, ε_r=11 )作为介质基板的小型化低剖面双频导航天线。该天线通过差异化结构调控,在B3频段结合加载金属化通孔与开槽技术来延长电流路径,以满足尺寸缩减与剖面降低的需求;在B1频段采用开槽技术精准匹配谐振频率。双层天线单元共用一组正交四探针馈电网络,在保证相位中心稳定性的同时简化馈电结构复杂度。实测结果表明,天线在B3和B1频段分别实现2.2 dBic和3.1 dBic的峰值增益,带内轴比均小于3 dB,右旋圆极化性能良好。所研制的北斗双频导航天线的尺寸为30 mm×30 mm×6 mm,相比同类型双频北斗天线具有体积较小、性能好的优点,同步实现了小型化、低剖面、双频圆极化辐射及低成本等多项目标,综合性能优异,可广泛应用于移动终端、无人驾驶和无人机等空间受限的场景。
通信与信息工程 | 基于窗函数优化的SAR间歇采样转发干扰方法研究

通信与信息工程 | 基于窗函数优化的SAR间歇采样转发干扰方法研究

摘要: 使用间歇采样转发干扰(ISRJ)对合成孔径雷达(SAR)进行干扰时,存在因干扰能量分散影响干扰效果的缺陷。对此,文中提出基于窗函数优化的间歇采样转发干扰算法。通过在干扰信号中引入自适应窗函数,使得干扰能量更加聚集。在间歇采样干扰信号中应用不同类型的窗函数,对干扰信号进行加权处理,提升干扰效果;同时提出一种基于Kasier窗的自适应窗函数优化方法,使得干扰信号的频谱特性得到优化,干扰能量更加集中。实验仿真结果表明,所提方法在能量集中能力上有明显提升,在相同采样周期和占空比条件下,能量集中度相较传统窗函数提升约10%,使生成假目标在能量上更逼近真实目标。由此可知,该方法能够有效减少间歇采样产生的频谱泄漏和旁瓣效应,提供更逼真的假目标干扰效果,可为间歇采样转发干扰技术优化与其他需要能量集中的场景提供参考。
信号分析与图像处理 | 融合注意力与门控卷积的指纹图像修复方法

信号分析与图像处理 | 融合注意力与门控卷积的指纹图像修复方法

摘要：指纹图像在采集过程中易受设备性能与环境干扰影响，往往存在因模糊、遮挡、磨损等导致的结构断裂与纹理缺失问题。为解决这一挑战，文中提出一种基于AGU-Net生成器与多尺度PatchGAN判别器的指纹图像修复模型。AGU-Net以U-Net为基础，引入卷积注意力模块(CBAM)以增强对脊线纹理的关注能力，并融合门控卷积(GatedConv)以提升模型对退化区域形态变化的建模能力。选取经典的U-Net、Finger-GAN和Finger-UNet模型在SOCOFing数据集上进行对比实验。实验结果表明：所提方法的平均峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)优于上述3种对比模型，平均分别达到25.73 dB和0.929 3，优于其他对比模型；且在重度退化子集上的PSNR比Finger-UNet提高1.45 dB，展现出更强的结构还原能力与鲁棒性。该方法为实际应用中的指纹图像预处理与增强提供了可靠技术支持。
信号分析与图像处理 | 基于 CEEMDAN-ACVMD 的连续波泥浆脉冲信号泵噪声消除方法

信号分析与图像处理 | 基于 CEEMDAN-ACVMD 的连续波泥浆脉冲信号泵噪声消除方法

摘要: 连续波泥浆脉冲遥测技术作为井下数据实时传输的主流解决方案,泥浆脉冲信号受泵噪声等多种噪声干扰,呈现出低信噪比特性,严重影响信号解调与识别。为解决上述问题,文中提出一种基于CEEMDAN-ACVMD级联的泵噪声消除方法。首先,通过自适应完备集合经验模态分解算法(CEEMDAN)对原始信号进行初次粗分解,利用峭度-能量双特征阈值筛选有用信息的固有模态函数集合IMFs1;其次,经K-means对IMFs1进行频率特征聚类,实现中心频率参数的自适应选择;最后,利用构建的自适应中心频率的变分模态分解算法(ACVMD)分解IMFs1,提取包含有效信号的模态分量IMFs2,重构得到降低泵噪声影响的连续波泥浆脉冲信号。模拟稳定/非稳定泵噪声条件下不同噪声强度的连续波泥浆脉冲信号,评估文中算法的去噪性能。实验结果表明,所提方法有效解决了连续波泥浆脉冲信号与泵噪声频谱重叠的分离难题,抑制了稳定/非稳定泵噪声,在动态工况下具有更高的信噪比及更低的均方误差,相比卡尔曼滤波器,信噪比提升7.32~15.64 dB,相比CVMD信噪比提升0.66~1.65 dB。同时,将所提方法在钻井实测数据中进行测试,结果证明该方法可较好去除噪声,具有一定的实用性。
信号分析与图像处理 | 基于改进RT-DETR的无人机航拍车辆检测算法

信号分析与图像处理 | 基于改进RT-DETR的无人机航拍车辆检测算法

摘要: 针对无人机航拍车辆图像中小目标实例多、背景复杂且分布密集以及边缘设备部署困难等问题,文中提出一种基于改进RT-DETR的无人机航拍车辆检测算法。首先,构建轻量级的骨干网络,在降低算法参数量与计算量的同时增强其特征提取能力;其次,设计一种名为SP-CCFM的颈部网络结构,通过优化小目标特征的多尺度融合,增强对小目标的捕捉能力;然后,将损失函数改为FMPD-IoU,通过优化定位精度和缓解类别不平衡问题来提升检测性能;最后,使用GroupTaylor剪枝方法对模型进行微调,进一步减少模型的参数量和计算量。实验结果表明:改进RT-DETR算法的参数量和计算量分别下降43.2%、23%,同时平均精度均值(mAP@0.5)提高了2.9%,验证了改进策略的有效性。由UAVDT数据集上的实验可知,改进后的模型具有出色的泛化能力,为边缘设备部署提供了有效的优化方案。
信号分析与图像处理 | 基于改进YOLOv8+ByteTrack的行人多目标跟踪方法

信号分析与图像处理 | 基于改进YOLOv8+ByteTrack的行人多目标跟踪方法

DOI:10.16652/j.issn.1004-373X.2026.15.008 引用格式:陈鑫,孙晔,刘晓悦.基于改进YOLOv8+ByteTrack的行人多目标跟踪方法[J].现代电子技术,2026,49(15):52-63. 摘要: 针对行人多目标检测跟踪易出现密集遮挡目标和小目标误检及漏检的问题,文中提出一种改进 YOLOv8+ByteTrack 的行人多目标跟踪算法。首先,通过
信号分析与图像处理 | 基于粗差剔除算法的图像关键特征提取方法

信号分析与图像处理 | 基于粗差剔除算法的图像关键特征提取方法

摘要: 为适应不同场景图像的关键特征提取,消除关键特征中的粗差影响,完整保留关键特征,文中提出一种基于粗差剔除算法的图像关键特征提取方法。该方法利用双通道多尺度网络获取图像的特征图,采用自适应关键点抽样策略初步提取该特征图中的关键特征点;在此基础上,利用粗差剔除算法判断关键特征点是否为粗差值,并剔除该粗差异常的关键特征点,保证关键特征提取的质量。测试结果显示:所提方法不仅可以在保留边缘信息的前提下,获取图像的多尺度特征图,还可以有效剔除特征中的粗差值,保留有效的关键特征。应用该方法后,关键特征匹配错误系数均在0.009~0.014内,证明其为一种有效的图像关键特征提取方法。
信号分析与图像处理 | 基于改进YOLOv11s的无人机航拍道路病害检测算法

信号分析与图像处理 | 基于改进YOLOv11s的无人机航拍道路病害检测算法

摘要: 针对无人机航拍路面图像中因目标尺寸小、病害分布密集以及背景复杂等特性导致的漏检与误检问题, 文中在 YOLOv11s 的基础上提出一种改进道路病害检测算法(CRF-YOLO)。首先, 借鉴 CGNet 的思想, 提出具有全局信息学习能力的 C3k2-ContextGuide 模块, 减少环境噪声的干扰, 提高模型对病害主体的识别精度; 其次, 采用浅层鲁棒特征下采样模块和深层鲁棒特征下采样模块改善网络的下采样过程, 过滤掉初始输入图像中的冗余信息, 保留特征图的关键特征信息; 最后, 对颈部结构重新设计, 构建跨尺度特征聚合扩散金字塔网络, 通过特征聚合与扩散机制促进多尺度特征信息的充分融合。实验结果表明, 在 UAV-PDD2023 数据集上, 改进后的模型相较于原模型在精确率、召回率、mAP@0.5 和 mAP@0.5:0.95 指标上分别提升了 5.1%、4.3%、7.6% 和 5.8%, 有效提高了道路病害检测精度, 具有良好的应用潜力。
信号分析与图像处理 | 时空运动信息交互下人体姿态监测研究

信号分析与图像处理 | 时空运动信息交互下人体姿态监测研究

摘要: 在动态的人体姿态中,很多细微的动作变化(如肢体的微小摆动)都可能蕴含重要的信息,仅依赖关节位置这类静态特征无法有效捕捉此类细微变化,导致人体姿态监测结果易出现错误。为此文中研究时空运动信息交互下人体姿态监测方法。采用伯恩森算法进行二值化处理,凸显图像人体目标显著性,再提取此图像中人体骨架关节像素点,输入基于Transformer编码器的时空运动信息交互特征提取模型,此模型由空间编码器提取人体骨架关节点位置特征后,输入时间编码器,提取人体骨架关节的时空运动信息交互特征;由XGBoost模型分类识别人体骨架关节的时空运动信息交互特征所属人体姿态类型,完成人体姿态监测。实验结果显示:所提方法具备有效的人体姿态图像二值化处理、人体骨架关节像素点提取功能,且在电梯人体姿态监控问题中对多姿态类型的识别监测结果准确,是一种有效的人体姿态监测方法。
信号分析与图像处理 | 基于MSGA-UNet的岩心裂缝图像分割方法

信号分析与图像处理 | 基于MSGA-UNet的岩心裂缝图像分割方法

摘要: 在油气勘探任务中,岩心裂缝的精确分割至关重要。针对岩心裂缝的分割任务普遍存在分割断裂、边缘定位不清晰等问题,文中提出一种U型分割网络(MSGA-UNet)。该模型以UNet为架构,首先,设计一种新的小波池化方法代替最大池化下采样,增强模型对裂缝边缘的提取能力;其次,针对深层网络中浅层信息的丢失问题,借鉴特征互补映射模块(FCM)的思想设计一种全局交叉注意力模块(GCAM),该模块能够有效缓解浅层空间信息的衰减问题,增强模型的全局特征提取能力;最后,结合分组卷积注意力增强模块(GCE)与调制融合模块(MFM),提出多尺度特征聚合注意力模块(MFAAM)以增强模型对于不同尺度特征的融合能力。在自制岩心裂缝数据集上,MSGA-UNet的 F₁ 分数、IoU以及MIoU分别达到87.33%、77.43%与88.22%。实验结果表明,所提方法对于岩心裂缝分割任务有着很好的适配性。
信号分析与图像处理 | 基于自注意力机制与多通道网络的调制信号分类识别算法

信号分析与图像处理 | 基于自注意力机制与多通道网络的调制信号分类识别算法

DOI：10.16652/j.issn.1004-373X.2026.15.013 引用格式：张洋，臧可，常庆勇.基于自注意力机制与多通道网络的调制信号分类识别算法[J].现代电子技术，2026，49（15）：88-93. 摘要：自动调制分类技术是无线通信领域非合作通信的关键组成部分。针对传统神经网络存在的提取信号特征不足，在区分易混淆调制信号方面表现不佳等问题，文中提出基于自注意力机制与
信号分析与图像处理 | 一类 Multi-h CPM 信号的 PAM 分解分析和定时同步设计

信号分析与图像处理 | 一类 Multi-h CPM 信号的 PAM 分解分析和定时同步设计

摘要: PAM分解在确保不损失解调性能的同时,能够极大地降低Multi-h CPM信号解调复杂度。虽然PAM分解已被广泛应用于ARTM CPM信号接收机,但是尚未被应用于误码率性能更好且调制指数较大的Multi-h CPM信号解调中。文中研究了此类信号的PAM分解特征、基于PAM分解的解调性能和定时同步方法。首先,详细分析了PAM分解的脉冲波形;其次,设计了基于PAM分解的定时同步方法,给出了定时误差的解析表达式;最后,为了降低实现复杂度,在PAM分解的基础上采用倾斜相位方法来减少网格状态数量。仿真结果表明,仅采用PAM分解前3个主能量脉冲无法正确解调此类信号,而采用前12个主能量脉冲时,解调性能优于ARTM CPM信号。此外,基于PAM分解的定时同步方法性能良好,定时S曲线无假锁现象且NVAR性能满足要求。
信号分析与图像处理 | 基于 DenseTrack-YOLO 的密集行人检测与跟踪方法

信号分析与图像处理 | 基于 DenseTrack-YOLO 的密集行人检测与跟踪方法

摘要: 针对密集场景中行人检测与跟踪面临遮挡、小目标特征弱化及身份切换频繁等问题,文中提出一种结合YOLOv8n和ByteTrack的改进算法(DenseTrack-YOLO)。检测部分采用改进的APE-YOLOv8n。首先,在颈部添加注意力尺度序列融合(ASF)模块,利用高斯滤波与3D跨层卷积建模P3~P5层级特征的空间关联映射,配合分级优化策略,增强遮挡行人的轮廓重建及小目标感知能力;其次,采用CSP-PPA模块改进C2f结构,通过局部与全局分支提取细节和上下文信息,缓解目标特征混淆问题;最后,设计边缘感知特征流(EAFF)模块,从浅层提取多级边缘特征并向深层网络穿透传递,提升复杂背景下的边缘识别能力。跟踪部分提出OADF-Tracker,在ByteTrack基础上引入动态加权融合(AWB)机制,根据目标运动状态实时调整IoU与Re-ID权重,提高匹配准确性,减少身份切换和轨迹丢失。同时,构建遮挡感知恢复(OAR)策略,有效利用低置信度检测框恢复被遮挡行人目标。实验结果表明:改进模型在MIX-MOT17上mAP@0.5达到90.6%,mAP@0.5:0.95达到63.6%,较基准模型YOLOv8n提升1.4%和2%,GFLOPs维持在10.4;在MOT17-Test上,MOTA提升3.1%,HOTA提升2.0%,IDF1提升1.4%,身份切换(IDs)减少238次,验证了DenseTrack-YOLO在遮挡和高密度场景下的有效性和实用性。
网络与信息安全 | 基于改进图注意力网络的关键节点识别方法

网络与信息安全 | 基于改进图注意力网络的关键节点识别方法

摘要: 在关键节点识别中,传统中心性方法因依赖静态拓扑结构,难以准确评估节点的动态传播能力,而图神经网络方法虽能实现端到端的特征学习,但其邻域聚合机制偏重局部结构,且隐含了相邻节点等价的简化假设。基于此,文中提出一种基于增强型图注意力网络的关键节点识别模型。该模型首先通过多中心性特征嵌入刻画节点的全局结构重要性;其次,引入距离衰减机制以有效补充注意力权重的学习;此外,提出传播引导的动态双标签机制,融合SIR模拟生成的传播标签和中心性标签,从而构建出更符合真实传播过程的监督信号。基于6个真实网络数据集的实验结果表明,该模型在传播范围和传播速度等指标上均优于多种主流对比模型,是一种有效的关键节点识别方法。
网络与信息安全 | 基于集成学习与 CP-ABE 结合的大模型云平台访问安全控制策略设计

网络与信息安全 | 基于集成学习与 CP-ABE 结合的大模型云平台访问安全控制策略设计

摘要: 针对现有属性加密 ABE 方案在处理复杂属性集时存在计算效率低、属性关联性利用不足等问题, 文中提出了一种基于集成学习与密文策略属性基加密(CP-ABE)结合的大模型平台访问安全控制策略。该策略包含 GMDH、KNN、SVM 算法的集成学习模型, 对 ABE 所需属性进行特征筛选与语义聚合, 构建了语义增强的属性集合。同时, 采用 CP-ABE 实现基于属性集合的细粒度加密, 利用分布式云节点的属性匹配实现解密。实验测试结果表明, 该方案在保持安全性的前提下, 加密时间减少了 32.5%, 解密时间缩短了 28.7%, 显著优于传统的 CP-ABE 方案, 是一种安全有效的大模型云端交互解决方案。
网络与信息安全 | 基于多分支特征融合的步态识别网络研究

网络与信息安全 | 基于多分支特征融合的步态识别网络研究

DOI:10.16652/j.issn.1004-373X.2026.15.018 引用格式:栾方军,辛月阳,袁帅.基于多分支特征融合的步态识别网络研究[J].现代电子技术,2026,49(15):125-132. 摘要: 针对步态识别中特征提取的局限性和对浅层特征关注度不足的问题,文中提出一种基于多分支特征融合的步态识别网络。该网络包含一个增强局部时间聚合模块(ELTA),在进行时间特
测控与自动化技术 | 基于结构化语料库的文本语义自动校对算法

测控与自动化技术 | 基于结构化语料库的文本语义自动校对算法

摘要: 文本语义校对中语义理解高度依赖上下文语境, 这增加了校对的难度。因此, 文中提出一种基于结构化语料库的文本语义自动校对算法。通过 Word2vec 模型构建结构化语料库, 运用基于关键词向量中心点的 K-means 聚类算法聚类该语料库内的标准语义词向量, 得到各词向量类簇心; 经由 WordNG-Vec 词向量模型提取待校对文本的语义词向量, 运算此类词向量与各类簇心的距离, 将运算结果与设定距离阈值进行比对, 判别出错误语义文本并输入到 Seq2Seq 模型内, 对错误文本语义实施修正, 实现文本语义自动校对。实验结果显示, 所提算法可依据构建的俄英译结构化语料库实现输入文本俄英译双语语义的准确校对, 保证此类文本的整体翻译质量。
测控与自动化技术 | 多策略融合的星鸦优化算法

测控与自动化技术 | 多策略融合的星鸦优化算法

引用格式：周雪雨，万仁霞，岳晓冬，等.多策略融合的星鸦优化算法[J].现代电子技术，2026，49（15）：138-146. 摘要：针对星鸦优化算法（NOA）存在的初始种群分布不均、勘探与开发不平衡及搜索效率不足等问题，文中提出一种多策略融合的星鸦优化算法（MSNOA）。首先，采用拉丁超立方体采样方法替代随机初始化策略，通过分层概率采样提升初始种群的空间覆盖性与多样性，为后续优
测控与自动化技术 | 基于 VAEformer 的无监督时序数据异常检测方法

测控与自动化技术 | 基于 VAEformer 的无监督时序数据异常检测方法

DOI:10.16652/j.issn.1004-373X.2026.15.021 引用格式:卢静,裴晓丹,王嘉伟,等.基于VAEformer的无监督时序数据异常检测方法[J].现代电子技术,2026,49(15):147-154. 摘要: 针对时序异常检测方法在应对具有复杂时序特性的数据时, 存在对时间维度关联特征捕捉不足, 影响异常识别的准确性, 以及多数传统算法过度关注数据点的静态特
电子技术及应用 | 基于动态自适应灰鹅优化算法的 WSN 覆盖优化

电子技术及应用 | 基于动态自适应灰鹅优化算法的 WSN 覆盖优化

DOI:10.16652/j.issn.1004-373X.2026.15.022 引用格式:赵健博,莫愿斌,邱志勇.基于动态自适应灰鹅优化算法的WSN覆盖优化[J].现代电子技术,2026,49(15):155-164. 摘要: 针对无线传感器网络随机部署引发的覆盖盲区、覆盖率不足、资源浪费等问题, 文中在剖析问题特征并对比传统优化方案的基础上, 提出一种动态自适应灰鹅优化(DAGGO)
电子技术及应用 | 基于改进粒子群算法的回归误差模型运动学参数标定

电子技术及应用 | 基于改进粒子群算法的回归误差模型运动学参数标定

DOI：10.16652/j.issn.1004-373X.2026.15.023 引用格式：韩蔚，曾涛，刁晓飞.基于改进粒子群算法的回归误差模型运动学参数标定[J].现代电子技术，2026，49（15）：165-170. 摘要：机器人标定技术是提高机器人精度的重要手段。为简化传统距离误差标定模型，将距离误差模型转换为回归误差模型。此模型将运动学参数误差和测量信息通过多元非线性回归模型联
电子技术及应用 | 结合双目视觉定位的番茄分拣系统设计

电子技术及应用 | 结合双目视觉定位的番茄分拣系统设计

摘要：为解决传统番茄分拣方式效率低、主观性强、长时间劳动强度大等问题，文中提出一种基于双目视觉结合改进的YOLOv8-GAM检测算法的番茄识别定位分拣系统。该系统主要由相机、PC上位机视觉分析单元以及下位机控制柜单元三部分组成。具体实现方式为：首先由双目相机对分拣区域采集待分拣番茄图像，随后进行分类识别，再对其进行三维坐标获取；在识别和定位之后控制机械臂进行分拣。文中采用双目相机进行图像获取，用PC端作为上位机，结合加入GAM的深度学习模型YOLOv8算法进行分拣番茄的识别，并通过对SCGM算法加入参数优化自动寻找SGBM算法中的最优参数配置，确定最优的参数组合以此来提高双目测距精度，得到三维位置信息。上位机将测得的位置信息再通过TPC/IP通信发送给下位机机械臂控制柜，以控制机械臂做出分拣动作。测试结果表明，YOLOv8-GAM的平均检测准确率相对于原始YOLOv8算法提高了2.68%，测距结果准确，能够实现控制装置自动分拣的目标。
电子技术及应用 | 基于人工智能的智能语音红外控制系统研究与实现

电子技术及应用 | 基于人工智能的智能语音红外控制系统研究与实现

DOI:10.16652/j.issn.1004-373X.2026.15.025 引用格式:蒙财坤,梁梓辰,黄一平.基于人工智能的智能语音红外控制系统研究与实现[J].现代电子技术,2026,49(15):178-184. 摘要: 针对传统红外遥控器在智能家居场景中存在语音理解能力弱、控制灵活性差和适配性不足等问题,文中设计并实现了一种基于人工智能语义理解与红外控制的智能语音控制系统。
智能交通与导航 | 针对 PointPillars 改进的激光雷达 3D 目标检测研究

智能交通与导航 | 针对 PointPillars 改进的激光雷达 3D 目标检测研究

摘要: 针对在自动驾驶领域中激光雷达获得的点云存在稀疏性和边缘噪声等问题,文中提出 PointPillars 的优化算法。首先,提出基于 FPN 改进的特征提取结构,将其融入原 PointPillars 模型的 Backbone 之中,合理利用上下文信息,提升提取特征的能力,并相应地进行多尺度特征融合;其次,提出一种基于 CBAM 改进的注意力模块,用动态卷积替代空间注意力中的普通卷积,使模型可以自适应地调整空间权重,并将其融入到特征提取之后,抑制背景噪声的产生;最后,在 KITTI 数据集上进行验证。实验结果表明,改进的 PointPillars 模型检测性能几乎在 BEV、3D、AOS 模式下均有提升,尤其是 Cyclist 在 Easy 程度下提升较大,其中 BEV 模式下提升了 5.46%,在 3D 模式下提升了 9.5%。实验结果充分验证了该模型的可行性。
智能交通与导航 | 优化蚁群的植保无人机空间路径规划方法研究

智能交通与导航 | 优化蚁群的植保无人机空间路径规划方法研究

DOI:10.16652/j.issn.1004-373X.2026.15.027 引用格式:白丰,袁海峰,李樱熙,等.优化蚁群的植保无人机空间路径规划方法研究[J].现代电子技术,2026,49(15):192-198. 摘要: 针对植保无人机田间作业过程中采用蚁群等路径规划方法,存在收敛速度慢、路径规划复杂、易陷入局部最优的问题,文中提出一种优化蚁群的空间路径规划方法。首先,通过构建差

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